遗忘型MCI与轻度创伤性脑损伤病史的通路研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦遗忘型轻度认知障碍(Amnestic MCI)与轻度创伤性脑损伤病史之间的关联通路

University of Texas Southwestern Medical CenterUniversity of Texas Southwestern Medical Center
clinicaltrials
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其他预测Mild Cognitive ImpairmentAmnestic Mild Cognitive DisorderAmnestic Mild Cognitive ImpairmentMild Traumatic Brain InjuryConcussion, Brain
Pathways Relating Amnestic MCI to a Mild Traumatic Brain Injury History

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

遗忘型MCI与轻度创伤性脑损伤病史的通路研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦遗忘型轻度认知障碍(Amnestic MCI)与轻度创伤性脑损伤病史之间的关联通路。研究纳入遗忘型轻度认知障碍、脑震荡等受试者,每人完成十次访视,首次访视包含抽血与基线记忆评估,随后随机接受三种HD-tDCS条件(假刺激、额区主动刺激、左颞区主动刺激),各条件间平衡并以14天分隔,主动刺激为2 mA、30分钟、连续3天,假刺激时长相同,每次条件后立即进行记忆评估。数据可用于探索脑损伤病史与认知障碍关联及刺激干预效果预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:轻度认知障碍、遗忘型轻度认知障碍、遗忘型轻度认知损伤、轻度创伤性脑损伤、脑震荡、脑。每位参与者将完成十次研究访视。初次访视将包括抽血和基线记忆评估。之后,参与者将被随机分配,从3种HD-tDCS条件之一开始。这三种条件为假刺激对照、额区主动刺激和左颞区主动刺激。所有参与者预计将完成每种HD-tDCS条件,这些条件将进行平衡并以14天分隔。主动HD-tDCS将在连续3天的每日会话中以2 mA施加30分钟,而假刺激将在相同时长和时间跨度内施加。所有受试者将在每种HD-tDCS条件后立即再次完成记忆评估,以t

【主题与分类】

主题标签:Mild Cognitive Impairment、Amnestic Mild Cognitive Disorder、Amnestic Mild Cognitive Impairment、Mild Traumatic Brain Injury、Concussion, Brain。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05446584

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:轻度认知障碍、遗忘型轻度认知障碍、遗忘型轻度认知损害、轻度创伤性脑损伤、脑震荡、脑。每位参与者将完成十次研究访视。初次访视将包括抽血和基线记忆评估。之后,参与者将被随机分配,从三种HD-tDCS条件之一开始。这三种条件分别是假刺激对照、额区主动刺激和左侧颞区主动刺激。所有参与者均需完成每种HD-tDCS条件,各条件将进行顺序平衡,且间隔14天。主动HD-tDCS将以2 mA的电流强度,在连续3天的每日 sessions 中每次施加30分钟,而假刺激则施加相同的时间和时长。所有受试者将在每次HD-tDCS条件结束后立即再次完成记忆评估,共计四次测试环节。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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